恩智浦:全面革新 持续赋能边缘AI

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无边缘,不AI。随着AI在智能家居、自动驾驶、智慧安防等IoT领域的蓬勃发展,边缘AI芯片的需求不断攀升。据QYResearch最新报告显示,预计2030年全球边缘AI芯片市场规模将达到81.3亿美元,未来几年年复合增长率CAGR为16.5%。

在边缘AI领域,MCU可谓是主力选手,MCU界大拿也使出深身解数,加大力度布局边缘AI。作为老牌劲旅,恩智浦祭出的招数不仅是软硬兼施、助力客户便捷开发和加快上市,通过强大模拟器件的“神助攻”,也让边缘AI的作战力不断升级。

恩智浦执行副总裁兼安全连接边缘业务总经理Rafael Sotomayor在“2024高管春季媒体沟通会”上表示:“人工智能算法和模型不断向边缘侧转移,这是一项重大的转型,将重塑所有行业。恩智浦将积极革新,在产品中着力集成先进的AI满足多元化需求,恩智浦的愿景是成为开发服务于边缘设备的人工智能的行业领导者,涵盖从低功耗、低端的设备到高端的设备。”

软硬结合持续赋能边缘AI

所谓术业有专攻,凭借在MCU、无线连接、模拟器件和安全性层面的深厚积累,恩智浦在工业、智能汽车、医疗保健、建筑与能源、智能家居等行业均已构建了强大的护城河。着眼于边缘AI的大潮,恩智浦也在不断重塑。

对于实现边缘AI的要素,Rafael Sotomayor洞察说,这需要有非常强大的神经处理单元(NPU),让边缘端快速运行算法;强大的连接性也不可或缺,因算法要在边缘侧不断地进行自学习、自适应,需要向云端进行反馈,而连接性可使AI始终自适应和升级;为确保算法安全得到充分保障,强有力的安全性也至关重要。

此外,客户的开发模式也在发生巨变。“过去客户需要某一个芯片,通常会先了解这一芯片的参数,然后决定是否采用,再来看需要什么样的软件、应用等。”Rafael Sotomayor表示,“但现在客户是立足应用层,自上而下到对底层芯片提出需求,客户真正需要的涉及信息安全、功能安全、AI、视觉等功能的全面支撑以及包括软件在内的系统级方案。”

针对此,恩智浦在软硬层面集结发力,致力于提供“交钥匙”方案为客户创造价值,创建用例。

Rafael Sotomayor进一步提及恩智浦在业务结构上的转变。他指出,过去十年间,恩智浦的业务更多地转向了软件,体现了恩智浦在AI领域的深入布局。更直观的数据可一窥究竟:十年前,恩智浦的开发70%集中于硬件,30%是软件;如今这一比例转变为35%的硬件、65%的软件。

在硬件层面恩智浦也在多点开花,着力提供广泛的边缘AI产品组合。Rafael Sotomayor表示,从相对低端两三美元的MCU;到五六美元的跨界处理器;再到价值20美元左右的高性能MPU,恩智浦在所覆盖的价格区间内,提供广泛的AI产品能力。

需要指出的是,边缘AI还需要联网不断地优化和更新。为了实现这样的能力,就需要保证设备连接和信息传输的安全性。恩智浦在信息安全方面拥有丰富的产品线和强大的竞争力,为边缘AI安全构筑了防火墙。

此外,恩智浦还提供了各类高性价比的开发板,客户可直接购买这些开发板进行应用开发和快速原型设计,然后像搭乐高积木一样添加数控、传感等所需的开发板,不仅可快速开发降低成本,还可加速产品上市。

Rafael Sotomayor道出了恩智浦的初心:“我们希望通过性价比极高的电路板、易于使用的软件以及一整套解决方案包括MCU、模拟、无线连接、信息安全等技术和产品支持,将AI技术带给每一位客户。

丰富模拟产品助力提升边缘AI功效

要让边缘AI的功效最大化,除了MCU发挥主导作用之外,围绕主控芯片配置一系列相关的模拟元件也发挥重要的作用。

恩智浦执行副总裁兼高级模拟业务部总经理Jens Hinrichsen认为,处理器相当于大脑,提供计算、连接、信息安全等功能,但要整个系统运转起来,还需要在大脑周围提供所有相关的模拟元件,涉及模拟前端、电源模块、接口等等。

对于边缘AI侧对模拟器件要求的问题,Jens Hinrichsen分享说,功效或低功耗是非常重要的,这不仅包括设备运行期间的功耗,也包括产品的待机功耗。此外,处理器需要接收各类传感器信号,这需要模拟前端进行模数转换。而让处理器加强运算能力,还需要高速的接口。因而,丰富的模拟产品解决方案与处理器深入协同才能让边缘AI发挥显著的合力。

Jens Hinrichsen以PMIC举例道:“高端PMIC的门槛很高。一是要有高性能模拟工艺的技术。在这方面恩智浦拥有专利,实现了强大的鲁棒性和可靠性,整体能力高于普通的标准化产品。二是需要理解SoC的原理和其与PMIC在功率上的关系,才能开发最优化的PMIC方案。设计厂商可单独开发PMIC,但要让其达到最佳性能和最高效率,则确实需要同时设计SoC和PMIC,而恩智浦有丰富的成功经验。三是为实现一体化的功能安全性,需要联合SoC和PMIC开发,在设计上对SoC进行性能监控。”

无疑,恩智浦在模拟领域深厚的积累也为边缘AI的竞争力“加分”。据了解,恩智浦的模拟产品涵盖了模拟前端、栅极驱动器、PMIC、功率电源转化设备、以太网、收发器等接口器件。仅在今年,恩智浦就已经推出了32款模拟器件新品。

通过其自有的连接性、处理器、模拟元器件的联合设计,可以看到恩智浦可实现真正意义上的系统级解决方案。

恩智浦的产品组合在性能和效率方面能够达到业界领先水平,这将为客户带来巨大的价值,推动客户快速地创新产品,加快上市。与此同时,该解决方案通常会对物料清单进行一些优化,因此对客户而言其成本也是优化的。”Jens Hinrichsen强调。

持续优化NPU的AI能力

为实现边缘AI,市场上MCU采用了不同的技术方案,究竟谁能胜出?

Rafael Sotomayor提及,为实现人工智能,有的厂商采用Arm核,有的集成NPU,也有的直接采用传统的DSP。一方面,这些不同处理方式的算力和功耗不一。另一方面,要取决于开发团队的技术专长。

随着AI大模型在边缘的部署正在加快,Rafael Sotomayor提到,对未来大多数的边缘设备来说,它的架构是将算法处理和MCU控制单元分开。恩智浦也将坚持投入研发自有的NPU神经处理单元,一是可用最低的功耗实现最高的性能;二是还将让芯片尺寸进一步缩小。

立足边缘AI市场,恩智浦除着力软硬结合的系统级方案之外,还强调生态的重要性。Rafael Sotomayor进一步强调,通过与大客户、中小客户以及整个生态系统的紧密合作,恩智浦得以将自身技术优势和创新能力转化为实际的市场价值,为客户创造更多价值,持续为边缘AI落地助力。

展望未来,恩智浦将继续秉承“Brighter Together”的品牌理念,与全球合作伙伴共同探索新的技术应用和市场机遇。通过不断创新和优化产品与服务,恩智浦有望在边缘AI市场取得更加卓越的成就,为全球客户创造更大的价值。

责编: 陈兴华
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